Как Google использует итеративное автозаполнение для пошагового формирования поисковых запросов

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему сложности, временных затрат и подверженности ошибкам при вводе текстовых запросов, особенно на устройствах с ограниченными возможностями ввода (например, мобильные устройства). Традиционные системы автозаполнения часто прерывают процесс формулирования запроса, инициируя поиск сразу после выбора подсказки. Изобретение улучшает пользовательский опыт, позволяя строить сложные запросы итеративно, шаг за шагом.

Что запатентовано

Запатентована система и метод для итеративного построения запросов с использованием автозаполнения. Ключевая особенность заключается в том, что выбор подсказки автозаполнения НЕ инициирует поиск немедленно. Вместо этого выбранная подсказка добавляется к текущему запросу, формируя extended query, и система немедленно предоставляет новый набор подсказок для этого расширенного запроса. Это позволяет пользователю строить запрос пословно или по фразам.

Как это работает

Система работает через специализированный пользовательский интерфейс (UI):

• Отображение подсказок: Подсказки отображаются в separately selectable cells (отдельно выбираемые ячейки). Они часто являются следующим вероятным словом или фразой, а не полным запросом.
• Итеративное расширение: Когда пользователь выбирает ячейку, подсказка добавляется к запросу (extended query).
• Обновление UI: Интерфейс обновляется для отображения новых подсказок, релевантных расширенному запросу. Патент описывает конкретные UI-механизмы, такие как смещение выбранной ячейки в новую позицию (например, сдвиг влево) и появление новой колонки подсказок рядом с ней. Также упоминаются вложенные подсказки (list controls).
• Завершение запроса: Поиск инициируется только тогда, когда пользователь явно указывает на завершение ввода (query completion data), например, нажимая кнопку поиска.

Актуальность для SEO

Высокая. Итеративное уточнение запросов и UX, ориентированный на мобильные устройства, являются центральными элементами современного поиска Google. Хотя конкретные реализации UI (например, точные анимации сдвига ячеек) могут отличаться от описанных в патенте, основная концепция направления пользователей в процессе формулирования запроса и пошагового уточнения интента остается крайне актуальной.

Важность для SEO

Патент имеет значительное (6.5/10) косвенное влияние на SEO. Он не описывает алгоритмы ранжирования, но детально описывает механизм, который формирует входные данные для этих алгоритмов — сам поисковый запрос. Понимание этого механизма критически важно для исследования ключевых слов и понимания интента, поскольку он напрямую влияет на то, как пользователи формулируют свои запросы, стимулируя создание более длинных и специфичных (long-tail) формулировок.

Детальный разбор

Термины и определения

Autocomplete suggestions (Подсказки автозаполнения)

Слова или фразы, предлагаемые пользователю для завершения или расширения введенного текста. Могут быть основаны на prior queries.

Extended Query (Расширенный запрос)

Новый запрос, сформированный путем включения выбранной подсказки автозаполнения в исходный запрос.

List control (Элемент управления списком)

Пользовательский интерфейсный элемент (например, стрелка), связанный с ячейкой подсказки. Указывает на наличие дополнительных, вложенных или иерархически связанных подсказок.

N-gram (N-грамма)

Последовательность из N символов, составляющая исходный ввод пользователя (частичное слово, полное слово или несколько слов).

Prior query (Предыдущий запрос)

Запросы, ранее отправленные пользователями поисковой системе. Используются как источник данных для генерации подсказок автозаполнения.

Proper subset of words (Собственное подмножество слов)

Указывает на то, что подсказки могут быть фрагментами предыдущих запросов (например, следующим словом), а не обязательно целыми запросами.

Query completion data (Данные о завершении запроса)

Сигнал, указывающий на то, что пользователь закончил формулирование запроса и готов инициировать поиск (например, нажатие кнопки поиска). Выбор подсказки автозаполнения в этой системе НЕ генерирует эти данные.

Separately selectable cells (Отдельно выбираемые ячейки)

Области пользовательского интерфейса (target areas), каждая из которых содержит одну подсказку автозаполнения. Взаимодействие с ячейкой выбирает соответствующую подсказку.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод итеративного автозаполнения с конкретным поведением пользовательского интерфейса (UI).

1. Система получает запрос (n-gram) и подсказки автозаполнения.
2. Подсказки отображаются в first cells (первых ячейках), организованных в колонку.
3. Система получает ввод, указывающий на взаимодействие пользователя с selected cell (выбранной ячейкой), когда она находится в first location (первом местоположении).
4. В ответ на этот ввод система выполняет следующие действия:
   • Удаляет с интерфейса другие first cells (те, что не были выбраны).
   • Отображает selected cell во second location (втором местоположении), отличном от первого.
   • Включает подсказку из выбранной ячейки в запрос, формируя extended query.
   • Отображает extended query, при этом сохраняя отображение подсказки внутри selected cell во втором местоположении.
   • Отображает новые подсказки для extended query в second cells (вторых ячейках), организованных в колонку, расположенную рядом (adjacent) с selected cell во втором местоположении.

Ядро изобретения — это комбинация итеративного построения запроса (выбор подсказки ведет к новым подсказкам, а не к поиску) и специфического UI-потока, где выбранный элемент перемещается, невыбранные удаляются, а новые появляются рядом с перемещенным элементом (как показано на FIG. 2E патента).

Claim 6 (Зависимый от 1): Описывает следующий шаг итерации, подтверждая непрерывность процесса.

1. Система получает ввод, указывающий на взаимодействие с second selected cell (одной из вторых ячеек).
2. В ответ система:
   • Удаляет first selected cell (ячейку, выбранную на предыдущем шаге) с интерфейса.
   • Отображает second selected cell во second location (занимая место предыдущей выбранной ячейки).
   • Формирует second extended query.
   • Отображает новые подсказки в third cells (третьих ячейках) рядом с second selected cell.

Этот пункт описывает механизм, при котором ранее выбранные элементы удаляются (например, уходят за пределы экрана влево), когда выбираются новые элементы, поддерживая фокус на текущем шаге построения запроса.

Claim 4 (Зависимый от 1): Описывает механизм вложенных подсказок.

1. Ввод пользователя является взаимодействием с list control, связанным с selected cell.
2. Новые подсказки, отображаемые в second cells, являются подсказками, связанными с этим list control.

Это патентует концепцию иерархического или вложенного автозаполнения (как показано на FIG. 2D патента), где выбор элемента управления раскрывает подуровень связанных подсказок, позволяя пользователю углубляться в тему.

Где и как применяется

Изобретение функционирует на стыке пользовательского интерфейса (Front-End) и системы понимания запросов.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Этот этап обеспечивает данные для интерфейса. Серверная система должна быстро интерпретировать текущий ввод (n-gram или extended query) и предоставить наиболее релевантные подсказки автозаполнения. Генерация этих подсказок основана на анализе массивов prior queries. Описанный механизм UI влияет на то, как пользователь выражает свой интент, направляя его к определенным формулировкам.

Front-End (Пользовательский интерфейс)
Основное применение патента. Он описывает логику клиентского устройства по отображению подсказок, обработке взаимодействий пользователя и управлению состоянием запроса до того, как финальный запрос будет отправлен на ранжирование.

• Взаимодействие компонентов: Клиентское устройство принимает ввод пользователя, отправляет запросы на сервер для получения подсказок и динамически обновляет UI (отображение/скрытие/перемещение ячеек).
• Ключевые технические особенности: Итеративный процесс, который не инициирует поиск до получения query completion data. Использование анимаций (сдвиг ячеек) и иерархических элементов управления (list controls) для управления потоком ввода.

Входные данные:

• Исходный n-gram (ввод пользователя).
• Данные о взаимодействии пользователя с selectable cells и list controls.
• Наборы подсказок автозаполнения, полученные от сервера.

Выходные данные:

• Extended query на каждом шаге итерации.
• Запросы к серверу для получения новых подсказок.
• Обновления пользовательского интерфейса.
• Финальный запрос (при получении query completion data).

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на исследовательские (exploratory) и сложные информационные или коммерческие запросы, где пользователю нужно уточнить свой интент или сузить тему. Система поощряет создание более длинных и специфичных запросов (long-tail).
• Типы контента и Ниши: Влияет на все типы контента и ниши, поскольку определяет способ ввода запроса. Особенно актуально в тематиках с богатой иерархией понятий, где могут использоваться вложенные подсказки (list controls).
• Языковые и географические ограничения: UI адаптируется под направление письма языка (например, сдвиг ячеек влево для LTR языков и вправо для RTL языков, как указано в Claim 3).

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм активируется, когда пользователь начинает вводить запрос в поле поиска и система имеет доступ к релевантным подсказкам автозаполнения.
• Триггеры активации: Ввод первого символа (n-gram) или даже фокус на поле ввода (до начала ввода).
• Частота применения: В реальном времени при каждом вводе символа или выборе подсказки.

Пошаговый алгоритм

Описание процесса итеративного построения запроса (на основе Claims 1 и 6).

1. Получение запроса: Система получает исходный запрос (n-gram) от пользователя.
2. Получение подсказок: Система запрашивает и получает набор подсказок автозаполнения от сервера (или из локального кэша).
3. Отображение первых ячеек: Подсказки отображаются в первых ячейках, организованных в колонку в первом местоположении.
4. Обработка взаимодействия: Система ожидает ввода пользователя.
   1. Если получено Query completion data (например, нажата кнопка поиска): Процесс завершается, инициируется поиск по текущему запросу.
   2. Если взаимодействие с выбранной ячейкой: Перейти к шагу 5.
5. Обновление UI и запроса:
   1. Формирование расширенного запроса: Подсказка из выбранной ячейки добавляется к текущему запросу, формируя extended query. Интерфейс конфигурируется для продолжения ввода (например, курсор в конце текста).
   2. Визуальное перемещение: Выбранная ячейка перемещается из первого местоположения во второе местоположение (например, сдвигается влево).
   3. Удаление невыбранных элементов: Остальные первые ячейки удаляются с интерфейса.
6. Получение новых подсказок: Система запрашивает новый набор подсказок для extended query.
7. Отображение вторых ячеек: Новые подсказки отображаются во вторых ячейках в колонке, расположенной рядом с выбранной ячейкой (теперь находящейся во втором местоположении).
8. Итерация: Система возвращается к шагу 4. При последующих итерациях (Claim 6), выбор новой ячейки приведет к удалению предыдущей выбранной ячейки с интерфейса.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на механизме интерфейса, но указывает на данные, используемые для генерации подсказок на стороне сервера:

• Поведенческие факторы: Prior queries (предыдущие запросы пользователей). Это основной источник данных для определения того, какие слова или фразы чаще всего следуют за введенным n-gram. Также учитываются взаимодействия пользователя с элементами интерфейса (выбор ячеек, использование list controls) для управления состоянием UI.
• Пользовательские факторы: Ввод пользователя (n-gram) в реальном времени. Тип устройства и размер экрана могут использоваться для определения оптимального макета UI (например, количества колонок ячеек).

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не детализирует алгоритмы выбора подсказок на сервере, но указывает на используемые методы:

• Частотный анализ (Counts): Сервер идентифицирует слова или фразы в prior queries, которые включают текст текущего запроса или следуют за ним. Система подсчитывает количество вхождений (counts the occurrences) для каждой идентифицированной фразы.
• Ранжирование подсказок: Выбираются слова или фразы с N-наибольшим количеством вхождений (N-highest counts).
• Использование фрагментов (Proper Subset): Система может выбирать фрагменты запросов, а не полные запросы, для предложения в качестве следующего шага.
• Иерархическая группировка: Данные могут быть обработаны для определения иерархических связей между подсказками, что используется для функции list control (вложенные подсказки).

Выводы

1. Итеративное построение запроса как стандарт: Патент закрепляет идею, что формулирование запроса — это пошаговый процесс. Система автозаполнения активно направляет пользователя, предлагая следующие шаги (слова или фразы), а не просто завершая ввод.
2. Разделение выбора подсказки и инициации поиска: Ключевым моментом является то, что выбор подсказки не равен завершению запроса. Система ожидает явного сигнала (Query completion data) для начала поиска, что позволяет пользователю уточнять интент на лету.
3. Стимулирование Long-Tail запросов: Упрощая ввод многословных запросов слово за словом, система поощряет пользователей создавать более длинные, детализированные и специфичные запросы.
4. Важность «пути запроса» (Query Path): Система определяет не только популярность отдельных запросов, но и популярные последовательности выбора терминов. Это подчеркивает необходимость анализа не только конечного запроса, но и того, как пользователь к нему пришел.
5. Mobile-First UX для ввода запросов: Описанные механизмы (большие ячейки, анимации сдвига, вложенные списки) разработаны в первую очередь для упрощения ввода на устройствах с сенсорными экранами и ограниченным пространством.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Анализ полных путей автозаполнения (Query Paths): При исследовании ключевых слов необходимо анализировать не только подсказки для исходного запроса, но и последующие подсказки на каждом шаге итерации. Это позволяет понять, как Google направляет пользователя от общих тем к специфическим интентам.
• Оптимизация под средне- и низкочастотные запросы (Mid/Long-Tail): Поскольку система поощряет пошаговое уточнение, пользователи с большей вероятностью будут формировать длинные и специфичные запросы. Стратегия контента должна быть нацелена на покрытие этих уточненных интентов.
• Построение тематической авторитетности (Topical Authority): Создание широкого и глубокого контента, покрывающего основные темы и их подтемы (которые часто отражены в итеративных или вложенных подсказках), позволяет сайту быть релевантным на разных этапах построения запроса.
• Использование подсказок для структурирования сайта: Итеративные и особенно вложенные подсказки (list controls) можно использовать как источник данных для проектирования структуры каталогов, фильтров и контентных хабов. Если Google последовательно предлагает определенные уточнения, это указывает на необходимость наличия соответствующих разделов на сайте.

Worst practices (это делать не надо)

• Фокус только на высокочастотных (Head) запросах: Игнорирование того, что система автозаполнения активно уводит пользователей от общих запросов к более специфичным формулировкам.
• Игнорирование автозаполнения при исследовании ключевых слов: Опираться только на статические базы ключевых слов без учета динамических и итеративных подсказок автозаполнения, которые отражают реальные пути пользователей.
• Создание поверхностного контента: Создание контента, который отвечает только на исходный общий запрос, но не прорабатывает последующие уточнения, которые система предлагает пользователю.

Стратегическое значение

Этот патент подчеркивает стратегический сдвиг в понимании процесса поиска от простого сопоставления ключевых слов к сопровождению пользователя в его исследовательском путешествии. Google выступает не просто как инструмент поиска, но как ассистент в формулировании потребностей. Для SEO это означает, что понимание семантических связей между запросами и способности системы направлять пользователя становится критически важным для прогнозирования трафика и разработки эффективной контент-стратегии.

Практические примеры

Сценарий: Итеративное исследование ключевых слов для интернет-магазина

1. Задача: Оптимизировать раздел роботов-пылесосов.
2. Действие (Анализ итераций): SEO-специалист вводит исходный запрос «робот пылесос». Система предлагает подсказки: [купить], [отзывы], [xiaomi], [для влажной уборки].
3. Действие (Шаг 2): Специалист имитирует выбор пользователя «для влажной уборки». Система формирует extended query «робот пылесос для влажной уборки» и предлагает новые подсказки: [рейтинг], [лучшие модели], [недорогой], [с базой самоочистки].
4. Действие (Шаг 3): Специалист выбирает «рейтинг». Финальный запрос: «робот пылесос для влажной уборки рейтинг».
5. Применение в SEO: Вместо того чтобы фокусироваться только на запросе «робот пылесос», необходимо создать контентные хабы и страницы, соответствующие ключевым этапам этого пути:
   1. Общая категория.
   2. Подкатегория/фильтр (для влажной уборки).
   3. Специфический интент (рейтинг/обзор).
6. Ожидаемый результат: Сайт лучше соответствует тому, как пользователи реально ищут и уточняют свои потребности, что повышает релевантность и конверсию по средне- и низкочастотным запросам.

Вопросы и ответы